Robotik

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Robotbilimin Önemi

Robotik, yapay zekanın fiziksel tezahürü olarak hizmet ederek akıllı sistemlerin gerçek dünya ile doğrudan etkileşime girmesine ve onu etkilemesine olanak tanır. Bu sinerji, sayısız sektörde otomasyonu ve verimliliği ilerletmek için temeldir. Akıllı robotlar, görevleri tutarlılık ve dayanıklılıkla yerine getirerek üretkenliği artırır ve genellikle hız ve hassasiyet açısından insan yeteneklerini aşar. Nükleer devreden çıkarma veya derin deniz araştırmaları(Sualtı Araştırmaları (WHOI)) gibi tehlikeli koşullarda kullanılmaları güvenliği önemli ölçüde artırır. Yapay zekanın, özellikle de Bilgisayarlı Görüşün (CV) entegrasyonu, robotları yalnızca otomatik makineler olmaktan çıkarıp, dinamik ortamlarda gezinebilen ve bunlara yanıt verebilen uyarlanabilir, akıllı araçlara dönüştürmektedir. Bu yetenek, genellikle sofistike yapay zeka modellerinden yararlanarak görsel girdiye dayalı gerçek zamanlı ayarlamalar gerektiren görevler için hayati önem taşımaktadır.

AI/ML'de Robotik Uygulamaları

Robot teknolojisinin yapay zeka ve makine öğrenimi ile birleşmesi, geniş bir uygulama yelpazesinin kilidini açıyor:

• Üretim: Robotlar montaj, kaynak, boyama ve kalite denetimi yapar. Yapay zeka, işbirlikçi robotların(cobot) insanlarla birlikte güvenli ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlar. Mesela, Ultralytics YOLO modeller, bir üretim hattındaki kusurları belirlemek için gerçek zamanlı nesne algılama için kullanılabilir. Üretim Çözümlerinde Yapay Zeka'da daha fazlasını keşfedin.
• Lojistik ve Depolama: Otonom mobil robotlar (AMR'ler) depolarda gezinir, envanteri yönetir ve Amazon Robotics gibi sistemlerle örneklenen siparişleri yerine getirir. Vision AI, rotaları optimize etmeye ve paketleri işlemeye yardımcı olur.
• Sağlık hizmetleri: Robotlar, Da Vinci Cerrahi Sistemi gibi minimal invaziv ameliyatlara yardımcı oluyor, laboratuvar süreçlerini otomatikleştiriyor ve hasta desteği sağlıyor. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka, hassas görevler için robotikten yararlanır.
• Tarım: Robotlar ekim, hasat, toprak izleme ve yüksek hassasiyetle tedavi uygulama gibi görevleri yerine getirerek kaynak kullanımını optimize eder. Görüntü segmentasyonu gibi teknikler, mahsul hastalıklarının veya olgunlaşmış ürünlerin belirlenmesine yardımcı olur. Tarımda Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Otonom Sistemler: Bu, sürücüsüz arabalar gibi otonom araçları(Sürücüsüz Arabalarda Yapay ZekaBlogu) ve teslimat, gözetleme ve altyapı denetimi için kullanılan dronları içerir.
• Keşif ve Araştırma: Mars Rovers gibi robotlar insanlar için erişilemez veya tehlikeli ortamları keşfeder. IEEE Robotik ve Otomasyon Topluluğu gibi kuruluşlar bu alandaki araştırmaları teşvik etmektedir.

Bilgisayarlı Görme ile Entegrasyon

Bilgisayarlı Görme, robotların çevrelerini algılamalarını ve yorumlamalarını sağlayan 'gözler' olarak hareket ederek modern robotik için vazgeçilmezdir. Gibi modeller YOLO11 robotların navigasyon, manipülasyon ve insan-robot etkileşimi için çok önemli olan nesne algılama, örnek segmentasyonu ve poz tahmini gibi karmaşık görsel görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu modellerin eğitimi ve dağıtımı Ultralytics HUB gibi platformlar kullanılarak yönetilebilir. Robotiklerin Robot İşletim Sistemi (ROS) gibi standartlaştırılmış çerçevelerle entegre edilmesi de ROS Hızlı Başlangıç Kılavuzumuzda ayrıntılı olarak açıklandığı gibi yaygındır.

Robotik ve Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

Robotik ile Robotik Süreç Otomasyonunu (RPA) birbirinden ayırmak çok önemlidir. Robotik, fiziksel dünya ile etkileşime giren fiziksel robotları-donanımları içerir. Buna karşılık RPA, bilgisayar sistemlerinde veri girişi veya işlem işleme gibi dijital, genellikle tekrarlayan, kural tabanlı görevleri herhangi bir fiziksel düzenleme veya etkileşim olmaksızın otomatikleştirmek için yazılım "botlarını" kullanır.

Zorluklar ve Gelecek Yönelimleri

İlk endüstriyel robottan bu yana önemli ilerlemeler kaydedilmesine rağmen, zorluklar devam etmektedir. Yapılandırılmamış ve öngörülemeyen ortamlarda güvenilir bir şekilde çalışmak, gerçek zamanlı karar verme için hesaplama taleplerini yönetmek(çıkarım gecikmesi), YZ güvenliğini sağlamak ve verimli veri toplama devam eden araştırma alanlarıdır(Challenges in Robotics (Science Robotics)). Gelecek, yapay zeka, sensörler ve uç yapay zeka yeteneklerindeki ilerlemelerle desteklenen, dijital ve fiziksel dünyalar arasındaki çizgileri daha da bulanıklaştıran ve Boston Dynamics gibi şirketlerin sınırları zorladığı, giderek daha otonom, işbirliğine dayalı ve akıllı robotlara işaret ediyor. Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR), bu gelişen alandaki küresel eğilimleri takip etmektedir.